Preview

Эндодонтия Today

Расширенный поиск

Достижения в судебной стоматологии: роль технологий в идентификации личности

https://doi.org/10.36377/ET-0193

Аннотация

Судебная стоматология играет ключевую роль в идентификации личности, особенно в условиях массовых катастроф, уголовных расследований и при работе с неопознанными останками. Настоящий качественный описательный обзор литературы охватывает достижения в области судебной стоматологии за период с 2010 по 2025 г., с акцентом на внедрение новых технологий, включая искусственный интеллект и цифровые методы, такие как виртуальная аутопсия (virtopsy). К числу ключевых инноваций относятся цифровая радиография, конусно-лучевая компьютерная томография, анализ изображений на основе искусственного интеллекта для сопоставления стоматологических данных, а также неинвазивная виртуальная аутопсия для посмертного исследования. Применение данных технологий способствует повышению точности, эффективности и автоматизации процессов идентификации человеческих останков. Искусственный интеллект вносит значительный вклад за счет совершенствования распознавания паттернов и предиктивного моделирования, однако его использование сопровождается рядом ограничений, включая этические аспекты, вопросы конфиденциальности данных, алгоритмическую предвзятость и сложности правовой интеграции. В работе подчеркивается, что, несмотря на значительное расширение возможностей судебной практики, эффективность данных технологий во многом зависит от междисциплинарного взаимодействия и стандартизации протоколов. Интеграция инновационных решений с традиционными методами обеспечивает надежность результатов и формирует основу для трансформационного развития судебной стоматологии.

Об авторах

Д. С. Баррос
Университетский центр Маурисиу де Нассау (UNINASSAU)
Бразилия

Дайана дос Сантос Баррос 

г. Рио-де-Жанейро, Бразилия


Конфликт интересов:

Авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов.



М. Ж. Кунья
Университет Игуасу
Бразилия

Мариане Жордан Кунья – программа последипломного образования по стоматологии

г. Нова-Игуасу, штат Рио-де-Жанейро, Бразилия


Конфликт интересов:

Авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов.



В. Ронкете
Университет Игуасу; Университет Санту-Амару
Бразилия

Вивиан Ронкете – программа последипломного образования по стоматологии; программа последипломного образования по стоматологии

г. Нова-Игуасу, штат Рио-де-Жанейро, Бразилия; г. Санту-Амару, Бразилия


Конфликт интересов:

Авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов.



Т.М.К. Коутинью
Университет Игуасу
Бразилия

Таис Мачадо ди Карвалью Коутинью – врач-стоматолог, PhD, преподаватель кафедры стоматологии, программа последипломного образования по стоматологии

г. Нова-Игуасу, штат Рио-де-Жанейро, Бразилия


Конфликт интересов:

Авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов.



К.О.В. Клементе
Университет UNILAGOS
Бразилия

Каролине де Оливейра Виейра Клементе

г. Араруама, Бразилия


Конфликт интересов:

Авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов.



А. Г. Лимейру
Университет Сан-Паулу
Бразилия

Ана Грасиела Лимейру – ассоциированный исследователь, кафедра восстановительной стоматологии, эндодонтии и стоматологических материалов, стоматологическая школа Бауру

г. Бауру, штат Сан-Паулу, Бразилия


Конфликт интересов:

Авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов.



М.Ф.В. Марселиано-Алвес
Университетский центр Маурисиу де Нассау (UNINASSAU); Университет Игуасу; Стоматологический колледж и госпиталь им. д-ра Д.Й. Патила, Университет Д.Й. Патила
Бразилия

Марилия Фагури Видейра Марселиано-Алвес – университетский центр Маурисиу де Нассау (UNINASSAU), г. Рио-де-Жанейро, Бразилия; программа послевузовского образования по стоматологии, Университет Игуасу, г. Нова-Игуасу, штат Рио-де-Жанейро, Бразилия; отдел стоматологических исследований, стоматологический колледж и госпиталь д-ра Д.Й. Патила, Университет д-ра Д.Й. Патила, г. Пуна 411018, Индия


Конфликт интересов:

Авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов.



Список литературы

1. Avon S.L. Forensic odontology: the roles and responsibilities of the dentist. J Can Dent Assoc. 2004;70(7):453–458. Available at: https://www.cda-adc.ca/jcda/vol-70/issue-7/453.pdf (accessed: 18.02.2026).

2. Pretty I.A., Sweet D. Anatomical location of bitemarks and associated findings in 101 cases from the United States. J Forensic Sci. 2000;45(4):812–814. https://doi.org/10.1520/JFS14775J

3. Wen C., Bai X., Yang J., Li S., Wang X., Yang D. Deep learning based approach: automated gingival inflammation grading model using gingival removal strategy. Sci Rep. 2024;14(1):19780. https://doi.org/10.1038/s41598-024-70311-y

4. Thali M.J., Yen K., Schweitzer W., Vock P., Boesch C., Ozdoba C. et al. Virtopsy, a new imaging horizon in forensic pathology: virtual autopsy by postmortem multislice computed tomography (MSCT) and magnetic resonance imaging (MRI) – a feasibility study. J Forensic Sci. 2003;48(2):386–403. https://doi.org/10.1520/JFS2002166

5. Vermeij E., Zoon P., Gerretsen R., Otieno-Alego V. The outcome of the forensic triage preceding disaster victim identification in the downing of Malaysia Airlines flight 17. Forensic Sci Res. 2022;7(3):566–575. https://doi.org/10.1080/20961790.2022.2043611

6. Hwang J.-J., Jung Y.-H., Cho B.-H., Heo M.-S. An overview of deep learning in the field of dentistry. Imaging Sci Dent. 2019;49(1):1–7. https://doi.org/10.5624/isd.2019.49.1.1

7. Saitoh H., Nagasawa S., Mori A., Hirata Y., Katano H., Ushiwata K. et al. Assessing the effectiveness of embalming in cadavers with COVID-19 after full autopsy and minimally invasive autopsy. Forensic Sci Med Pathol. 2026. https://doi.org/10.1007/s12024-026-01225-6

8. Greenhalgh T., Thorne S., Malterud K. Time to challenge the spurious hierarchy of systematic over narrative reviews? Eur J Clin Invest. 2018;48(6):e12931. https://doi.org/10.1111/eci.12931

9. de Boer H.H., Blau S., Delabarde T., Hackman L. The role of forensic anthropology in disaster victim identification (DVI): recent developments and future prospects. Forensic Sci Res. 2018;4(4):303–315. https://doi.org/10.1080/20961790.2018.1480460

10. White S.C., Pharoah M.J. Oral radiology: principles and interpretation. 7 th ed. St. Louis, Missouri: Elsevier; 2014. 679 p.

11. Scarfe W.C., Levin M.D., Gane D., Farman A.G. Use of cone beam computed tomography in endodontics. Int J Dent. 2009;2009:634567. https://doi.org/10.1155/2009/634567

12. Issrani R., Prabhu N., Sghaireen M.G., Ganji K.K., Alqahtani A.M.A., ALJamaan T.S. et al. Cone-beam computed tomography: a new tool on the horizon for forensic dentistry. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(9):5352. https://doi.org/10.3390/ijerph19095352

13. Thali M.J., Jackowski C., Oesterhelweg L., Ross S.G., Dirnhofer R. VIRTOPSY – The Swiss virtual autopsy approach. Leg Med. 2007;9(2):100–104. https://doi.org/10.1016/j.legalmed.2006.11.011

14. Solomon N., Elifritz J., Adolphi N.L., Decker S.J., Filograna L., Kroll J.J.F. et al. Postmortem CT: applications in clinical and forensic medicine. Radiographics. 2025;45(6):e240192. https://doi.org/10.1148/rg.240192

15. Buck U., Christe A., Naether S., Ross S., Thali M.J. Virtopsy – noninvasive detection of occult bone lesions in postmortem MRI: additional information for traffic accident reconstruction. Int J Legal Med. 2009;123(3):221–226. https://doi.org/10.1007/s00414-008-0296-5

16. Joseph T.I., Girish K.L., Sathyan P., Kiran M.S., Vidya S. Virtopsy: An integration of forensic science and imageology. J Forensic Dent Sci. 2017;9(3):111–114. Available at: https://jfds.org/index.php/jfds/article/view/552 (accessed: 18.02.2026).

17. Bolliger S.A., Thali M.J., Ross S., Buck U., Naether S., Vock P. Virtual autopsy using imaging: bridging radiologic and forensic sciences. A review of the Virtopsy and similar projects. Eur Radiol. 2008;18(2):273–282. https://doi.org/10.1007/s00330-007-0737-4

18. Lee J.H., Kim D.H., Jeong S.N., Choi S.H. Diagnosis and prediction of periodontally compromised teeth using a deep learning-based convolutional neural network algorithm. J Periodontal Implant Sci. 2018;48(2):114–123. https://doi.org/10.5051/jpis.2018.48.2.114

19. Schwendicke F., Golla T., Dreher M., Krois J. Convolutional neural networks for dental image diagnostics: A scoping review. J Dent. 2019;91:103226. https://doi.org/10.1016/j.jdent.2019.103226

20. Kazimierczak N., Sultani N., Chwarścianek N., Krzykowski S., Serafin Z., Ciszewska A., Kazimierczak W. AI-based detection of dental features on CBCT: Dual-layer reliability analysis. Diagnostics. 2025;15(24):3207. https://doi.org/10.3390/diagnostics15243207

21. American Board of Forensic Odontology. Guidelines for bite mark analysis. J Am Dent Assoc. 1986;112(3):383–386. https://doi.org/10.1016/S0002-8177(86)23021-4

22. Enomoto A., Lee A.D., Sukedai M., Shimoide T., Katada R., Sugimoto K., Matsumoto H. Automatic identification of individuals using deep learning method on panoramic radiographs. J Dent Sci. 2023;18(2):696–701. https://doi.org/10.1016/j.jds.2022.10.021

23. Kangsen A., Madsen D., Ebert L.C., Petrowski K., Bjelopavlovic M. AI-assisted semi-automated segmentation for tooth volume analysis in postmortem CT imaging: evaluation of forensic applicability. Int J Comput Dent. 2026. https://doi.org/10.3290/j.ijcd.b6988927

24. Moreira Araújo R., Vieira Lemos Y., Dias do Nascimento E., Silva Paraizo A.H., Wainstein A.J.A., Drummond-Lage A.P. Identification of victims of the collapse of a mine tailing dam in Brumadinho. Forensic Sci Res. 2022;7(4):580–589. Available at: https://www.tandfonline.com/doi/epdf/10.1080/20961790.2022.2113623 (accessed: 18.02.2026).

25. Sinha S., Srivastava T., Rehan A.D., Pandey S. AI-driven innovations in forensic odontology: challenges and opportunities. J Pharm Bioallied Sci. 2025;17(Suppl. 3):S2038–S2040. https://doi.org/10.4103/jpbs.jpbs_986_25

26. Nomir O., Abdel-Mottaleb M. A system for human identification from X-ray dental radiographs. Pattern Recognition. 2005;38(8):1295–1305. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2004.12.010

27. Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-Net: convolutional networks for biomedical image segmentation. In: Navab N., Hornegger J., Wells W., Frangi A. (eds) Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015. MICCAI 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol. 9351. Cham: Springer; 2015, pp. 234–241.

28. Dedouit F., Ducloyer M., Elifritz J., Adolphi N.L., Yi-Li G.W., Decker S. et al. The current state of forensic imaging-clinical forensic imaging. Int J Legal Med. 2025;139(4):1639–1646. https://doi.org/10.1007/s00414-025-03464-8

29. Rajkomar A., Dean J., Kohane I. Machine learning in medicine. N Engl J Med. 2019;380(14):1347–1358. https://doi.org/10.1056/NEJMra1814259

30. Skov A., Olsen K.B., Lynnerup N., Ylijoki-Sørensen S. Identification of deceased. Interpol definitions versus police routines in Denmark. Forensic Sci Int. 2025;376:112588. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2025.112588

31. Carew R.M., Errickson D. An overview of 3D printing in forensic science: the tangible third-dimension. J Forensic Sci. 2020;65(5):1752–1760. https://doi.org/10.1111/1556-4029.14442

32. Nair P.K. Virtual autopsy in medicolegal investigations: a systematic review of accuracy and practical utility. Int J Appl Basic Med Res. 2026;16(1):4–12. https://doi.org/10.4103/ijabmr.ijabmr_332_25

33. Cergan R., Taciuc I.A., Dumitru M., Vrinceanu D., Manole F., Sanda N., Marinescu A.N. The current status of virtual autopsy using combined imaging modalities: a scoping review. J Clin Med. 2025;14(3):782. https://doi.org/10.3390/jcm14030782

34. Kılıc M.C., Bayrakdar I.S., Çelik Ö., Bilgir E., Orhan K., Aydın O.B. et al. Artificial intelligence system for automatic deciduous tooth detection and numbering in panoramic radiographs. Dentomaxillofac Radiol. 2021;50(6):20200172. https://doi.org/10.1259/dmfr.20200172

35. Bassed R.B., Hill A.J. The use of computed tomography (CT) to estimate age in the 2009 Victorian Bushfire Victims: a case report. Forensic Sci Int. 2011;205(1-3):48–51. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2010.08.024

36. Blau S., Briggs C.A. The role of forensic anthropology in Disaster Victim Identification (DVI). Forensic Sci Int. 2011;205(1-3):29–35. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2010.07.038

37. Pretty I.A. The barriers to achieving an evidence base for bitemark analysis. Forensic Sci Int. 2006;159(Suppl.):S110–120. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2006.02.033

38. Cordner S., McKelvie H. Developing standards in international forensic work to identify missing persons. International Review of the Red Cross. 2002;84(848):867–884. Available at: https://international-review.icrc.org/sites/default/files/irrc_848_9.pdf (accessed: 18.02.2026).

39. Bouzin J.T., Lópes T., Heavey A.L., Parrish J., Sauzier G., Lewis S.W. Mind the gap: The challenges of sustainable forensic science service provision. Forensic Sci Int Synerg. 2023;6:100318. https://doi.org/10.1016/j.fsisyn.2023.100318

40. Aldhafeeri F.M. Governing artificial intelligence in radiology: a systematic review of ethical, legal, and regulatory frameworks. Diagnostics. 2025;15(18):2300. https://doi.org/10.3390/diagnostics15182300

41. Stacey J., Fleming R., Sheppard D., Sheppard J., Dobbie G., Karunakaran D. A responsible artificial intelligence framework for forensic science. Forensic Sci Int. 2025;375:112548. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2025.112548

42. Obermeyer Z., Powers B., Vogeli C., Mullainathan S. Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science. 2019;366(6464):447–453. https://doi.org/10.1126/science.aax2342

43. Wood R.E., Gardner T. Forensic odontology in DVI – A path forward. J Forensic Sci. 2024;69(5):1620–1629. https://doi.org/10.1111/1556-4029.15412

44. Topol E.J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25(1):44–56. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7

45. Brożek B., Furman M., Jakubiec M., Kucharzyk B. The black box problem revisited. Real and imaginary challenges for automated legal decision making. Artif Intell Law. 2024;32(2):427–440. https://doi.org/10.1007/s10506-023-09356-9

46. Rieke N., Hancox J., Li W., Milletarì F., Roth H.R., Albarqouni S. et al. The future of digital health with federated learning. NPJ Digit Med. 2020;3:119. https://doi.org/10.1038/s41746-020-00323-1

47. Atlam H.F., Ekuri N., Azad M.A., Lallie H.S. Blockchain forensics: a systematic literature review of techniques, applications, challenges, and future directions. Electronics. 2024;13(17):3568. https://doi.org/10.3390/electronics13173568

48. Radu C.C., Hogea T., Carașca C., Radu C.M. Forensic odontology in the digital era: a narrative review of current methods and emerging trends. Diagnostics. 2025;15(20):2550. https://doi.org/10.3390/diagnostics15202550


Рецензия

Для цитирования:


Баррос Д.С., Кунья М.Ж., Ронкете В., Коутинью Т., Клементе К., Лимейру А.Г., Марселиано-Алвес М. Достижения в судебной стоматологии: роль технологий в идентификации личности. Эндодонтия Today. 2026;24(2):367-374. https://doi.org/10.36377/ET-0193

For citation:


Barros D.S., Cunha M.J., Ronquete V., Coutinho T., Clemente K., Limoeiro A.G., Marceliano-Alves M. Advances in forensic dentistry: the role of technology in human identification. Endodontics Today. 2026;24(2):367-374. https://doi.org/10.36377/ET-0193



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1683-2981 (Print)
ISSN 1726-7242 (Online)